A série temporal é do ICMS do estado do Rio de Janeiro, coletados no período de janeiro de 2000 a dezembro de 2023.
dados_deflacionado <- deflate(dados$ICMS, dados$Data,
"12/2023", "igpm") |>
ts(start = c(2000, 1), frequency = 12) |>
(\(x) {
tibble(
Data = time(x) |>
zoo::as.Date(),
ICMS = c(as.matrix(x))
) |>
mutate(
Ano = factor(year(Data)),
Mês = factor(month(Data, label = TRUE))
)
})()
Deflacionado <- dados_deflacionado |>
plot_time_series(
Data,
ICMS,
.interactive = TRUE,
.title = ""
)Nos anos 2000 o estado do Rio de Janeiro respondia por mais de 80% dos barris de petróleos produzidos pelo Brasil, podendo ser um dos motivos da alta arrecadação de ICMS entre 2000 e 2004;
Em 2016, ano da olimpíada, o estado do Rio de Janeiro declara estado de calamidade e ao mesmo tempo o país passa por uma crise política, podendo ser uma das causas da baixa arrecadação entre 2016 e 2018.
Ocorreu uma queda na arrecadação no ano de 2020, ocasionada pela Covid-19, já que o consumo diminui durante o período de pandemia;
Houve um aumento da arrecadação do ICMS em 2023, possivelmente influenciado pelo programa de Remessa Conforme e a necessidade de aumentar o ICMS após a isenção de impostos federais dos combústiveis em período eleitoral.
Podemos perceber que os meses de alguns anos possuem uma certa sazonalidade, principalmente quando olhamos para maio, que é o mês que acontece o dia das mães. É possível perceber também um aumento na arrecadação na chegada do mês de dezembro, que é o mês que ocorre o natal.
Vemos que sem fazer a deflação da série, ao nível de 5% de significância, o teste de não estacionariedade passa apenas no KPSS, com \(p-valor = 0.01\). Já para o teste ADF, rejeitamos a hipótese nula de não estacionariedade.
Agora, considerando a série após a deflação, ao nível de 5% de significância, vemos que a hipótese de estacionariedade passa no teste KPSS e ADF.
Observando a componente de sazonalidade, percebemos pela barra cinza que a sazonalidade é a componente com a menor variação, comparado a variação dos dados. Podemos perceber também a alta nos resíduos no período em que a remessa conforme pode ter ocasionado a alta na arrecadação do ICMS no ano de 2023. Além disso, podemos ver também que a tendência é uma das componentes que mais representa a variação na série.
Arrecadação de ICMS do Estado do Rio de Janeiro: Uma análise do período de 1997 a 2019 utilizando o conceit de elasticidade https://downloads.editoracientifica.org/articles/201102075.pdf
Collection of ICMS from the State of Rio de Janeiro: The elasticity of the economic sectors and their use in improving the fiscal and financial situation of the State
Petróleo e Desenvolvimento Regional: O Rio de Janeiro no Pós-Boom das Commodities (Robson Dias da Silva e Manuel Victor Martins de Matos)
O Efeito da Inflação Sobre a Arrecadação do ICMS (Alfredo Meneghetti Neto)